[发明专利]一种高铁接触网大尺度差异零部件检测方法有效
| 申请号： | 201910065945.4 | 申请日： | 2019-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN109840904B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 刘志刚;刘凯 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都信博专利代理有限责任公司 51200 | 代理人： | 王沙沙 |
| 地址： | 610031 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高铁接触网大尺度差异零部件检测方法，包括以下步骤：步骤1：根据聚类算法将数据集分类；步骤2：形成N个图像类别与对应零部件位置的映射关系；步骤3：数据集，输入卷积神经网络进行分类训练，得到分类数据集；步骤4：生成粗定位框；步骤5：将粗定位框从图中截取出来，根据真实定位框位置形成细定位数据集；步骤6：将细定位数据集输入到SSD定位模型，进行细定位器的训练；步骤7：将待检测图像输入到卷积神经网络中，得到初步分类结果；得到零部件的粗定位框；将粗定位框输入到步骤6训练后得到的SSD定位模型中即可得到零部件的细定位框，完成检测；本发明针对大尺度差异的接触网零部件，定位准确率高、检测时间短。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 接触 网大 尺度 差异 零部件 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种高铁接触网大尺度差异零部件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取高铁接触网零部件图像数据集，根据聚类算法将数据集分类；步骤2：根据步骤1得到的分类结果，形成N个图像类别与对应零部件位置的映射关系；步骤3：将步骤1得到的数据集，输入inceptionV2卷积神经网络进行分类训练，得到分类数据集；步骤4：根据步骤2得到的映射关系和步骤3得到的分类数据集生成粗定位框；步骤5：将粗定位框从图中截取出来，根据真实定位框位置形成细定位数据集；步骤6：将步骤5得到的细定位数据集输入到SSD定位模型，进行细定位器的训练；步骤7：将待检测图像输入到步骤3训练好的inceptionV2卷积神经网络中，得到初步分类结果；根据分类结果与步骤2得到的映射关系得到零部件的粗定位框；将粗定位框输入到步骤6训练后得到的SSD定位模型中即可得到零部件的细定位框，完成检测。
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